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生成エージェントのメモリ(GAM)
エージェントに、タイムスタンプ付きの観察からなるメモリストリームを持たせ、類似度のみではなく、新しさ・重要度・関連性の重み付きスコアによって取り出す。エージェントは定期的に振り返り（リフレクション）を行い、最近の記憶からより高次の洞察を統合してストリームに書き戻すことで、それらが将来の計画を導くようにする。これはスタンフォードのgenerative agents（Smallville）研究に由来する設計である。
30秒でわかる概要
- 概要
- タイムスタンプ付きの観察ストリームを保持し、新しさ、重要度、関連性でスコア付けします。定期的に洞察を統合してストリームに戻し、以後の意思決定を形づくります。
- 使いどころ
- 過去のやり取りからパターンを学び、数時間から数日にわたって蓄積した文脈に基づいて振る舞いを適応させる必要がある、長時間稼働するエージェント。
- 注意点
- 重要度スコアの根拠が曖昧だと、リフレクションによる統合が存在しないパターンをハルシネーションしたり、エージェントの振る舞いを当初の意図から逸脱させたりします。
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生成エージェントのメモリ: 概要
エージェントに、タイムスタンプ付きの観察からなるメモリストリームを持たせ、類似度のみではなく、新しさ・重要度・関連性の重み付きスコアによって取り出す。エージェントは定期的に振り返り（リフレクション）を行い、最近の記憶からより高次の洞察を統合してストリームに書き戻すことで、それらが将来の計画を導くようにする。これはスタンフォードのgenerative agents（Smallville）研究に由来する設計である。
- Append-only memory stream of observations
- Recency, importance, relevance scoring
- Exponential recency decay on last access
- LLM-rated importance (poignancy) scores
- Periodic reflection into higher-level insights
- Reflections feed planning and behavior
The Agent Architect
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参考文献
このパターンの根拠となる論文、仕様、リポジトリです。
このカタログを作ったエンジニアが担当
エージェント構成をレビューします
このページが扱うのは1つのパターンです。実際のシステムは数十を組み合わせて動き、障害の多くはその繋ぎ目で起きます。カタログの288パターンに照らして設計全体をレビューします。アーキテクチャ、信頼性、評価、コストまで、指摘ごとに対応するパターンを示します。
€750（通常€1,500）・1週間・文書レポートとウォークスルーコール・9月30日まで